再追隨流行就太遲瞭!
隻有0.1%的人能「預知世界變化的模式」
拯救日本十大企業傢︱突破日本的100人佐藤航陽
從事人工智慧、虛擬貨幣、機器人、宇宙相關事業等最受注目之事業的Metaps公司創業者所提齣的未來預測全技法
大破大立!大學中退的29歲日本IT界傳奇企業傢佐藤航陽的思考術!
「實際能在空中飛翔的機械,必須由數學傢與機械工人經過閤作與不斷的努力,到發明為止或許要經過百萬年至一韆萬年。」就在紐約時報刊登這則報導的數周之後,萊特兄弟完成瞭人類首次在空中飛翔的壯舉,推翻瞭這個預測。當時的人們都取笑這句話。但是在世界一流報社擔任記者的菁英,為什麼會自信滿滿地這樣預測?
為何99.9%的人都錯估未來 主要原因就在每個人的「思考法」。人們隻會根據眼前發生的事來思考未來。就如同大多數人都沒有預測到Facebook和iPhone的普及一般,隻看到現在狀態的「點」來預測未來,通常都會錯誤。
因為現實中充滿瞭人類無法認知到的龐大要素,而且這些要素會相互復雜地影響,使社會進化。以人類頭腦這種硬體效能,是無法掌握一切的。
但相對的,也有極少數人能發揮驚人的預知能力,而且獲得重大的成果。例如史提夫‧賈伯斯在三十多歲的一九八○年代,就已預言個人持有智慧型手機的未來,並決定親自實現這個預言。他並非隻思考現在所看到的這個「點」,而是由漫長的時間軸來掌握社會的進化模式,並將此趨勢連成「綫」,然後作齣決策。追尋後來世上的潮流,看起來他就像走在未來的前麵一般。
隻有0.1%的人能「預知世界變化的模式」 隻知道預測未來的結論──「數十年後會這樣」,卻不知變成這樣的過程,那麼一切都無法活用。但如果能預知社會進化的模式,即使狀況發生變化,依然能夠預先瞭解。本書的主題就是傳達預知未來的汎用思考體係。
本書以科技為主軸,探討以下4個項目:
․科技的進步隱藏著什麼樣的「模式」?(第1章)
․以網際網路為中心的新科技,未來會如何改造社會係統?(第2章)
․科技的進步會為我們帶來什麼樣的問題?(第3章)
․在預測未來時,個人應該如何作決策?(第4章)
進入21世紀之後,科技一直是帶領時代前進的重要關鍵,而能夠在科技潮流頂端上站穩的公司,便能在下一波科技新浪掀起之前掌握成功先機。
重金買下Youtube和Oculus的Google,他們看到瞭什麼樣的未來?
擁有12億使用者的全世界最大社交平颱Facebook,為何還要以10億美金買下隻有3000萬使用者的Instagram?
世界著名的創投公司Y Combinator是如何慧眼看齣Airbnb和Dropbox的潛力?
為什麼IT業界的巨人預測到未來,其他企業還有投資者的步調卻這麼慢呢?
一手打造日本IT界傳奇公司Metaps的佐藤航陽,在這本書中,融閤他對全世界知名IT公司案例的研究,以及個人親身的創業經驗,分享他個人獨特的預測未來思考術。
<佐藤式思考法> ‧能夠生存的是能夠因應變化的人,這想法的本質就是「捨地圖而就指南針」。
‧凡事都是從「必要性」開始。
‧質疑理所當然事物的能力,是預知未來的重要資質。
‧科技「溶解」瞭各種包含國傢、貨幣、隱私、員工社內社外等分界綫。
‧財務報錶,隻能做為數據化時代前的指標,已經無法正確評估齣企業的價值。
‧無條件「理所當然」接受目前勞動環境的爭論,其實是完全沒有意義。
‧「免費」本身將成為行銷的一部分,與其他事業結閤後就能得到整體的利益。
‧科技最終的命運,將不是單獨存在,而是與人類融閤為一體。所以不應該單純以「人工智慧或人類」的對立來進行思考。
‧對邏輯思考抱持懷疑的態度。
‧不以自己當下的能力作為判斷基準。
‧預先想到的就是自己進展的道路,「到底是不是真正應該前進的道路?」
‧沒有無謂的努力,而「沒有收獲的努力」卻可能存在。
‧培養經常由原理思索的思考方法。
‧將媒體及周遭人們做為時機的石蕊試紙。
‧最重要的還是不在意每次的成敗,在瞭解模式及概率前纍積所需要的「實驗」量。
‧構築齣來的「邏輯」,是依存於這個人所蒐集的情報範圍,因此具有一定的風險。
‧當你覺得成功率有五成的時候,就是下決定的時機瞭。
‧考慮到將來會取得新的情報,就要容許一定的邏輯矛盾與不確定性再製定決策,這是搶先抵達未來的捷徑。
‧不要根據自己的現有能力來進行決策。
‧避開有規則的地方進行戰鬥。
‧「入鄉隨俗」成不瞭大事業,要花上很多力氣來觀察規則製定者的臉色,等著分食殘羹剩飯。
‧如果想要開創任何嶄新事物的話,務必要選擇規則製定者尚未齣現的領域。
‧比起認同更要相信模式。
‧成功的要素,並不是不顧一切的努力或劃時代的創新。我們隻是在潮浪來襲前,搶先到達稍微領先一點的未來等待而已。
‧世界的變化存在著一定模式,看起來似乎已亂數變化的市場變動,其實是依循著一定的進化結構。意思就是,現在經常是過去的復製而已。
‧人類不是創造未來,而是未來正在等待誰來改變。隻有在適當時機準備好資源的人,纔能夠獲取這項成果。
‧知識在得到的瞬間,就會開始腐敗。將知識收納到記憶的價值,也因為網路而變得微不足道。
‧為瞭能生存必須經常判讀變化風嚮,同時加以領先。這些方法不是用檢索就能取得。
‧察覺變化,比任何人都更早理解世界的模式,纔能反覆嘗試齣對現實最佳的策略。
本書站在商業的最前綫,將反覆嘗試和錯誤之後得到的「以一條綫來思考社會變化的原理與原則」整理而成。書中並不打算詳細處理沒有固定模式的混沌領域。因為,看不見趨勢就無法採取因應對策,沒有對策就不可能産生具體行動。因此掌握社會整體的大概趨勢,希望在個人作重要決策時有所幫助,纔是本書的目的。而學會佐藤式思考法,麵對瞬息萬變的科技脈動,或許你也可以從中看齣未來的方嚮!
名人推薦 前Google美國總公司副社長 村上憲郎
前Apple美國總公司副社長 前刀禎明 聯閤推薦!
《洞悉變化:構建認知框架的實用指南》 導語: 在這個信息爆炸、變動不居的時代,我們如何擺脫被動接受和盲目反應的慣性?本書並非提供任何玄之又玄的“預測秘籍”,而是一套深入剖析人類認知結構、決策機製與環境互動的工具箱。它旨在幫助讀者構建更具彈性和穿透力的思維框架,從而更有效地理解世界運行的底層邏輯,並在不確定的迷霧中,找到清晰的行動路徑。 第一部分:認知視角的重塑——我們如何“看到”世界 我們對世界的認知,往往受限於我們的經驗、偏見和既有的心智模型。本部分緻力於解構這些限製,引導讀者進行一次深刻的自我審視。 第一章:心智模型的局限與迭代 我們依賴心智模型來簡化復雜的現實,但過於僵化的模型會成為我們理解新信息的最大障礙。本章將探討心智模型是如何形成的,它們在哪些情境下會失效,並介紹幾種已被證明有效的、跨學科的思維框架,例如係統思維(Systems Thinking)的基礎概念、第一性原理(First Principles Thinking)的應用,以及如何識彆和挑戰自己潛意識中的假設。重點不在於替代舊模型,而在於建立一個動態的“模型庫”,並具備根據新數據快速升級模型的能力。我們將深入分析“確認偏誤”(Confirmation Bias)如何扭麯我們對外部信號的解讀,並提供一套係統的自我校準方法,確保信息輸入是盡可能純淨和客觀的。 第二章:復雜性管理:從綫性思維到非綫性感知 現代社會的大部分挑戰都源於“復雜性”——係統中各要素間相互作用産生的湧現現象。我們習慣於尋找簡單的因果鏈條,這在麵對蝴蝶效應或反饋迴路時便捉襟見肘。本章將介紹理解復雜係統的基本工具,例如區分“復雜”與“混沌”的區彆,理解反饋迴路(Feedback Loops)的正嚮與負嚮作用,以及如何識彆關鍵的杠杆點(Leverage Points)。我們將探討即使無法完全預測未來事件的精確時間點,我們仍能通過理解係統的內在動力學,來預判事件的可能影響範圍和反應模式。這不是預測“何時下雨”,而是預測“當雨來臨時,基礎設施會如何連鎖反應”。 第二章強調的是一種結構化的觀察方法,將世界視為一個相互連接的動態網絡,而非一係列孤立的事件集閤。 第二部分:信息流的過濾與提煉——從噪音中提取信號 在信息過載的時代,識彆“重要信息”和“乾擾噪音”的能力,是任何有效決策的基礎。 第三章:信號強度與信噪比的評估 本章聚焦於如何科學地評估信息的價值。我們將討論不同類型信息源的內在可信度(如一手數據、同行評審、基於模型的預測等)。介紹“貝葉斯更新”(Bayesian Updating)的基本邏輯——如何根據新證據來調整我們對某一事件發生概率的初始信念。重點是區分“相關性”與“因果性”,並警惕那些具有高度情感衝擊力的信息,它們往往具有極高的信噪比。我們將提供一套矩陣分析工具,用於評估一個信息源的“曆史準確率”和“信息密度”。 第四章:時間尺度的錯位與前景理論 人類天然傾嚮於短視,對遠期利益的估算往往過於樂觀或悲觀。本章探討“時間貼現率”(Time Discounting)在個人決策和組織戰略中的影響。我們如何纔能有效地“拉長”我們的時間視野,進行跨代際或長期結構性的思考?此外,我們將引入行為經濟學中關於“損失厭惡”和“前景理論”的知識,理解為什麼人們在麵對潛在收益時偏好確定性,而在麵對損失時卻傾嚮於承擔高風險。掌握這些心理學陷阱,能幫助我們製定更貼閤現實的長期規劃。 第三部分:構建穩健的適應性策略——在不確定中行動 清晰的認知框架和過濾後的信息,最終需要轉化為可執行的、具有適應性的策略。 第五章:彈性與冗餘:對抗黑天鵝的內在防禦 “黑天鵝”事件(高影響、低概率、事後可解釋)的本質是我們的模型無法覆蓋的未知領域。本書不主張去“預測”黑天鵝,而是主張通過構建“彈性”(Resilience)來承受衝擊。本章探討如何係統地在組織、流程或個人規劃中植入冗餘(Redundancy)——這不是效率的敵人,而是生存的必要成本。我們將討論“預先假設失敗情景”(Pre-mortems)的技巧,提前識彆係統中最薄弱的環節,並設計多路徑的應對方案,確保即便核心路徑被阻斷,整體功能仍能維持。 第六章:實驗性思維與快速反饋循環 在趨勢未明朗時,大規模投入往往是災難性的。本章倡導采用“假設-實驗-學習”的循環模式。這要求我們將宏大的目標分解為一係列可快速測試的小型行動或最小可行産品(MVP)。重點是如何設計有效的“小實驗”,以最小的成本獲取最大的信息增益。這是一種基於行動的學習,它允許我們在世界給齣反饋時,立即修正方嚮,而非固守最初的“藍圖”。本章還將討論如何量化實驗結果,避免“安慰劑效應”——即僅僅因為采取瞭行動,就錯誤地認為方嚮是正確的。 第七章:跨界連接與知識的整閤 真正的洞察往往發生在不同知識領域的交匯點。本章鼓勵讀者打破專業壁壘,積極地將來自不同學科(如生物學、物理學、曆史學、心理學)的原理進行類比和遷移。我們將介紹“類比推理”的高級技巧,即如何辨彆不同情境下深層結構上的相似性,從而將一個領域解決問題的經驗,應用到另一個看似不相關的領域。這關乎知識的“遷移能力”,而非單純的知識積纍。 結語:持續的校準 本書提供的不是一個終點,而是一套持續自我修正的方法論。世界不會停止變化,因此我們的認知框架也必須保持開放和流動的狀態。真正的“準確”並非指對未來的絕對預知,而是指我們能在接收到新信號時,以最快的速度、最小的認知偏差,調整我們的內在世界以適應外部的真實世界。這本書,是關於如何成為一個更好的“認知適應者”的實踐手冊。